為什麼就是無法成交？您缺乏的是懂分析的業務團隊！
業務在企業中一直是十分注重「感性」與「效率」的部門。除了必須隨時應對客戶情緒上、需求上的變化之外，還須快速地掌握各個客戶在不同購買階段時的需求。然而隨著商業互動數位化的趨勢，其面臨的客戶資訊量和變動也日漸龐雜，以前單憑業務員個人經驗來判斷客戶行為需求的方法早已不再適用。業務人員需要開始放下傳統思維，進而轉向更靈活的銷售方式，才能在數位的浪潮下殺出重圍！
業務部門需要以數位化的方式去面對日漸龐雜的客戶資訊
僅僅將紙本資料數位化還不夠，要能透過分析快速獲得洞見
想在資訊量爆炸的時代找到新出路，就勢必要依靠「數據分析」的力量！部分企業很早就意識到了業務轉型的重要性，所以他們漸漸將數位科技導向了銷售領域，利用企業內部、外部的數據來源中獲得新洞見，並有效幫助公司的投資報酬率（ROI）迅速成長。且客觀數據帶來的精準洞察力也使得業務部在調整資源和營運模式方面更加迅速敏捷。
去年朋友一家在美國各地有著近十二個業務團隊的軟體公司，每個團隊都有自己收集客戶意見和管理銷售的方式。且該公司的客戶群也同樣分散，因此業務團隊之間時常缺乏協調，使得公司難以調整市場活動。為了提高企業內部的銷售智能與效率，該公司引進了工程背景的業務分析師，讓其專門處理標準化和分析數據，並系統性地蒐集業務和客戶之間線上線下的互動。另外也利用新的演算法技術，即時呈現業務員們的績效以及進行客戶行為洞察，讓公司能夠更精準地訂定銷售策略以及員工的激勵計劃。此舉不但為他們公司提高了5％的生產率，更在改變的第一年內就提升了10%的業績。
透過數據分析 企業能提升核心業務表現 開創新興業務
除了上述案例，啟動數據驅動決策(Data driven decision making)對於業務轉型的重要性還能夠幫助業務員尋找到新興的潛在客戶、精準分析市場機會與趨勢。其甚至能幫助業務與客戶建立更深層次的關係，若能夠透過數據分析確定交易成功背後的因素，便有機會能再向這些現有客戶進行追加銷售或是交叉銷售。
專業分析團隊 無法像業務一樣思考
雖然越來越多的企業已逐漸認知到銷售數據分析的重要性，但現今在企業內推動業務與數據分析合作的有效性卻十分侷限，其中一項很大的原因就是在於跨部門「溝通的成本過高」。在多數企業中，業務的銷售數據分析通常都是交由專業的數據分析團隊( IT)或是客戶分析師(BA)來處理。但由於他們不一定具有完整的業務思維，要其在短時間內熟悉客戶的產業、專業術語以及業務流程是十分困難的。
相反地，數據挖掘(Data Mining)、差距分析(Gap Analysis)以及流程優化(Process Mapping)等的技術對於業務員來說也同樣艱澀，更不用說還要踏過各種分析軟體的門檻 — Excel、Access、Dynamics。因此業務部跟數據分析部門雙方勢必需要保持良好的溝通，才有機會將銷售分析的效益發會到最大。但往往在一來一回的討論、或是在資料的調度中就已經耗費了巨大的時間成本，也容易導致最後事倍功半的情況。就我的觀察，大部分企業中的業務人員甚至根本無法參與真正的「分析」，只能每個月查看來自IT部門固定的數據報表。即使有心想要了解從不同角度分析的結果如何，也時常礙於溝通上的不便以及怕麻煩到他人的心理而作罷。
企業應該導入業務能自助式分析的工具
業務的專長始終還是在於洞察客戶的行為與需求。但若是有個符合人性化設計的數據分析工具，讓業務端也能夠輕鬆運用、直接操作數據分析，那麼業務與數據分析融合的困境或許就能夠產生新出路！而JarviX正是以此為宗旨 — 「業務端人員人人都能做數據分析」而誕生的新工具。
運用AI和ML（機器學習）技術協助數據自動化準備、洞察生成，並增強商業業務人員探索和分析數據的能力與效率。透過自然語言(NLP)的技術，業務人員只須利用中文輸入法、打出想問的問題或分析結果至平台上，就能自動且快速地進行數據探索，無論是相關性分析、根因分析以及預測未來趨勢都能輕鬆駕馭！若業務人員能自己主導銷售數據的分析流程與決策方向，除了能培養自身的數位技能、精進洞察力之外，也能省下更多跨部門溝通的麻煩，讓業務員們有時間餘裕去做更高價值的客戶開發與培訓。真正實現讓數據增強技術為業務增值的目標和願景！
Kevin Chang，美國倫斯勒理工學院（Rensselaer Polytechnic Institute，RPI）供應鏈管理碩士。曾擔任美國知名新創運輸公司Hyperloop One商業策略分析師，現於Synergies擔任解決方案顧問，協助企業透過AI軟體導入專案實現數位轉型。
